TWI294102B - Method of production control and method of manufacturing industrial product - Google Patents

Description

1294102 九、發明說明： 【發明所屬之技術領域】 本發明是有關於生產管理方法及工業製品之製造方法，特 別疋有關於可適用於液晶顯示裝置等電子機器製造之生產管 5理方法及工業製品之製造方法。 【先前技術】 10 15 20 排除無謂的在製品，將全體資訊之流程-元化之方法，已 知的有被稱為看板方式之生產方式（參考例如非專利文獻1}。 看板方式是後步驟僅向前步驟提取已使狀製品份量，前步驟 僅補充被提取之製品份量，以達到及時（J⑽InTime)之狀態。 看板方式中，最重要的是使步财之在製品用看板必定與現物 體來移動，並依據拆卸之順序製造㈣卸之看 之數量。 然而 計 «板方式中，前提是在每月生產賴及生產能力 …中，進行欲製作之製品品種與量之平準 — 比例垃雄^ ’且母日以預定 “地進行生產。因此，當所需要之變動較大時，或整備

SetuP )之間之同一品種批量大小很大、 / 變動七 衣造之製品品種 又動或比例變動大時，無法決定看板 ^ 入、P 枝W卸後製品何時應投 或疋否應在看板拆卸前投入製品等， 時，很難適用看板方式。 此遇到上述情況 看板方Μ，即使有祕步驟或限制_，”_ 曰標是由看板數量與後步驟處理進展狀 /、处 使'來決定’故未必可 ^路步驟或限制步驟以最大限度運作。 制并' 5¾ 1 ^路步驟成限 ^驟為複數時，後步驟在隘路之處理俸 1τ止會影響到前步驟在 1294102 隘路之處理，故生產線全體之生產率無法提高。 又，在品種與量無法平準化之生產線上，生產線上會產生 各種非所需變動之擾亂，導致單單比較實績與計劃時，很難遵 守當初的計劃。面對這種情況時，並無有效的生產管理方法。

5 特別是重新審視進行預測時，僅對各品種個別評估，難以進行 綜合性評估。到目前為止，對這種情況一直沒有任何有效的評 價指標。

看板方式中尤其構成問題的是在當整備上需要長時間之 步驟成為隘路步驟或限制步驟時。這種情況下所產生的問題 10 是，若無法減少整備次數，就無法確保必要的處理數。這種生 產線上，有著若無法處理同一品種1天以上，就無法確保所需 要的生產數等限制，而造成即使使用看板仍無法對應已拆卸之 看板進行投入。 又，將從製造零件或半製品之多數生產線之輸出投入組合 15 線或貼合線時，由於在品種與量無法平準化之生產線上沒有有 效的生產管理方法，故很難以後步驟拉式生產方式進行計劃立 案0 【專利文獻1】特開2001-273023號公報 【專利文獻2】特開2002-244708號公報 20 【專利文獻3】特開2004-152052號公報 【專利文獻4】特開2001-273〇21號公報 【專利文獻5】特開平8-25191號公報 【非專利文獻1】菅又忠美、田中一成編著、「了解生產管 理之事典」、日本實業出版社、1986年3月、ρ·301 ⑧ 6 1294102 【發明内容】 發明所欲解決之課題 本發明之目的即在於提供生產管理方法及工業製品之製 造方法，係可適當地設定步驟之處理目標數、提高生產線全體 5 之生產率者。 解決課題之手段 用以達成上述目的之本發明係一種生產管理方法，係由多 數步驟構成之生產線之生產管理方法，其特徵在於：設從接近 入庫側起依序為步驟Pn ···)，且利用從作為 10起點之日起到經過從步驟Pk到前述入庫為止之前置期Tk後為 止之入庫預定數之總和Nk，與已通過前述步驟pk之在製品中 有助於別述入庫之累積預計完成數SKk，藉下式求取前述步驟 Pk之處理目標數Lk:

Lk=Nk—SKk (Nk>SKk) 15 Lk=0 (Nk^SKk)。 又，用以達成上述目的之本發明係一種生產管理方法，係 由多數步驟構成之生產線之生產管理方法，其特徵在於··設從 接近入庫側起依序為步驟Pn (n = 1，2,…，k-l，k，…），且當步驟 Pk為P益路步驟或限制步驟時，利用從作為起點之日起到經過從 20 前述步驟伙到前述入庫為止之前置期Tk後為止之入庫預定數 之總和Nk，與已通過前述步驟Pk之在製品中有助於前述入庫 之累積預計完成數SKk，藉下式求取前述步驟Pk之最低限度 處理目標數Lkmin :

Lkmin-Nk-SKk (Nk>SKk) 1294102

Lkmin = 0 (Nk^SKk)， 又，比較前述最低限度處理目標數Lkmin與前述步驟Pk 之最大處理能力Mk，算出前述步驟Pk之剩餘能力，又，於前 述最低限度處理目標數Lkmin追加前述剩餘能力份，求取前述 5 步驟Pk之處理目標數Lk。

又，用以達成上述目的之本發明係一種生產管理方法，係 由多數步驟形成且可生產多數品種之生產線之生產管理方 法，其特徵在於：令從接近入庫側起依序為步驟Pn ( η = 1，2,…，k-l,k,…），且利用從作為起點之日起到經過從步驟Pk 10 到前述入庫為止之品種u之前置期Tk後為止之前述品種u之 入庫預定數之總和Nuk，與已通過前述步驟Pk之在製品中有 助於前述入庫之前述品種u之累積預計完成數SKuk，藉下式 求取前述步驟Pk之前述品種u之處理目標數Luk :

Luk = Nuk—SKuk (Nuk>SKuk) 15 Luk=0 (NukSSKuk)。 又，用以達成上述目的之本發明係一種生產管理方法，係 由多數步驟形成且可生產多數品種之生產線之生產管理方 法，其特徵在於：設計劃重新審視之起點日為計劃起點之曰起 第h日，並進行從前述第h日起到自前述計劃起點之日起第g 20 日為止之重新審視預測時，設從接近入庫側起依序為步驟Pn (11=1,2广.，1^1上".），且利用從前述步驟？1^之前述第111日 之前述品種u之處理實績數Juk(m)、與前述步驟Pk之前述第 m曰之前述品種u之處理目標數Yuk (m)，藉下式求取前述步 驟Pk之前述第g日之前述品種u之累積推進延遲數Duk(g): ⑧ 8 1294102

D^(g) - yjuk(m)^ y juk(m) - V 又，依據前述累積推進延遲數Duk (g)，預測將來前述步 驟Pk之每個品種之處理推進延遲。

又，用以達成上述目的之本發明係一種生產管理方法，係 5 包含組裝多數半製品或零件以製作製品或半製品之組裝線、與 分別製造前述多數半製品或零件之多數製造線之生產線的生 產管理方法，其特徵在於：設前述組裝線之投入步驟為步驟 P0，前述步驟P0前之倉庫步驟為步驟P1，前述多數之製造線 當中之1個製造線A之出貨步驟為步驟Pa2，以下設前述製造 10 線A之步驟從出貨側起依序為步驟Pan ( n= 3,4,···，,k,…），利 用從起點日起，到經過從步驟Pak到前述步驟P1為止之前置 期Tak後為止之前述製造線A之投入預定數之總和Nak，與已 通過前述步驟Pak之在製品中有助於前述步驟P1之出貨之累 積預計完成數SKak，藉下式求取前述步驟Pak之處理目標數 15 Lak ：

Lak=Nak-SKak (Nak>SKak)

Lak=0 (NakSSKak)。 又，用以達成上述目的之本發明係一種工業製品之製造方 法，係利用由多數步驟構成之生產線之工業製品之製邊方法， 20 其特徵在於：利用上述本發明之任一種生產管理方法。 發明效果 藉本發明，可適當地設定步驟之處理目標數、提高生產線 1294102 全體之生產率。 【實施方式】 [第1實施形態;|

，第®I到第3圖，說明藉本發明之第1實施形態所進 5行之生產管理方法。本實施形態中，無論面對重大的所需變 動、或無法依每個品種平準化之需要，皆將該情況反映於入庫 計劃，^出各步驟之處理目標數。第1圖是顯示藉本實施形態 之生產管理方法之概念圖。如第1圖所示，在由多數步驟構成 生產、、友上從接近入庫（出貨）側起依序為步驟Ρ1,Ρ2,···Ρ ()，，（步驟 Pn (n== i，2，···k-H·))。設從步驟 Pk (之技入）到入庫為止之前置期（化滿咖）為丁乂（日），從成

為起點之日（今日）到前置期Tk經過後為止之入庫預定數之 總和為Nk (台；第1圖中以粗短虛線表示）。步驟抄之成品 率為；? k，步驟Pk之在製品數為处（台）。步驟伙之在製品數 15 Sk中有助於入庫之預計完成數a处（台；第1圖中以粗實線 顯不）。各步驟Pk之預計完成數Kk可以Kk=Skx ” kx々) x x?yl來计异。因此’通過步驟Pk之在製品（亦即步驟pj~p (k-l)中之在製品數si〜S (k-l))當中有助於入庫之累積預 計完成數SKk (台；第1圖中以粗長虛線表示）為： SKk

(βϊ 在此，比較前置期Tk經過後為止之入庫預定數之總和Nk 與累積預計完成數SKk。當入庫預定數之總和Nk大於累積預 計完成數SKk時（Nk>SKk)，以入庫預定數之總和Nk與累積 10 20 1294102 預Η*元成數S Kk之差作為步驟Pk今天的處理目標數（要投入 數）Lk (台）（Lk=Nk — SKk)。另一方面，當入庫預定數之總 和Nk等於或小於累積預計完成數sKk時（NkSSKk)，由於不 需要步驟Pk今天的處理，故令處理目標數為0(Lk=〇)。整合 5 上述則成為下式。

Lk=Nk—SKk (Nk>SKk)

Lk=0 (Nk^SKk) 如此，藉由設定各步驟Pk之處理目標數Lk，各步驟托 之在製品數Sk可自然地接近適正值，而可進行對出貨預定不 10 造成無謂浪費之處理。 如上所述，利用成品率、在製品數及前置期，從入庫預定 數求取各步驟Pk之處理目標數Lk之生產管理方法，在此，稱 為後步驟拉式（pull-type)生產方式。以下，具體說明利用本 實施形態之生產管理方法。 15 首先，針對所需為幾乎平準化之品種A製品進行說明。第 2圖顯示利用本實施形態算出品種a之處理目標數之$序本 實施形態之前提為處理目標數之設定不須對全步驟來進行亦 即，在處理能力有餘力之步驟中，可單純以先進先出來依附地 處理從前步驟送出之在製品，因此不須特別進行處理目桿數之 20設定。本實施形態中，品種Α係經過步驟Ρ9到步驟ρι所制造 者，以步驟P1為送到出貨倉庫之入庫前最後的步驟。又，步 驟P卜P9當中，進行處理目標數設定之步驟為ρι、朽、抑、 P9,不須進行處理目標數設定之依附步驟為p2、p4、 、P7、 P8。為了簡單起見，各步驟P1〜P9之成品率” 1〜々9八別—為 11 1294102 100% (Kk二Sk)。又，從步驟P3之處理完成（步驟P3out)到 步驟Plout (入庫）為止之前置期剛好為1天，從步驟P6out 到步驟Plout為止之前置期為2天，從步驟P9out到步驟Plout 為止之前置期為3天。亦即，步驟P1 —天中可處理之在製品 5 範圍是步驟P1與前一步驟P2之在製品為止，步驟P3 —天中 可處理之在製品範圍是步驟P3與前步驟P4、P5之在製品為 止，步驟P6 —天中可處理之在製品範圍是步驟P6與其前步驟 P7、P8之在製品為止。

如第2圖所示，例如今天之品種A之入庫預定數為900台， 10 明天（1天後）之入庫預定數是910台，到7天後為止之品種 A之入庫預定數作為步驟P1之品種A之處理目標數（以下稱 品種A之處理目標數為「A處理目標數」）Lla來設定（第2 圖之行（1 ))。以下，將步驟P1之今天的A處理目標數表現為 LlaO，步驟P1之η天後之A處理目標數亦表現為Llan。步驟 15 P1~P2之品種A之在製品數（以下稱品種A之在製品數為「A 在製品數」）S ( 1〜2) a在今天早上的時刻為例如1200台（第 2圖之行（2))。以下，步驟P1〜P2之今天的A在製品數以S (1〜2)a0表現，步驟P1〜P2之η天後之A在製品數以S( 1〜2) an表現。 20 首先，求步驟P3之今天的A處理目標數L3a0。步驟P1 中，為了處理今天的A處理目標數LlaO ( =900台）再加上明 天的A處理目標數Llal ( =910台），因此到明天早上為止預 定數之在製品至少必須從步驟P3送到步驟2。於是，必要的步 驟P3之處理數（A處理必須數）為今天及明天的A處理目標 ⑧ 12 1294102 數LlaO、Llal之和減去步驟P1〜P2之今天的A在製品數S(丨〜 a0 所得之值（LlaO + Llal — S (1^2) a0 = 900 + 910一 1200 = 610)。猎此’步驟P3今天（今天早上〜明天早上）之a處理目 標數L3a0就成為與步驟P3今天的A處理目標數相同之61〇台 5 (第2圖之行（3))。步驟P3今天的A處理目標數L3a0是明 天（明天早上~後天早上）之步驟P1之處理對象份。這一點在 第2圖中，以從步驟P1之明天的A處理目標數Llal朝向步驟 P3之今天的A處理目標數L3a0之虛線箭頭來表示。 § 、 接著’求步驟P1〜P2明天的A在製品數（在製品預測數） 10 S (1〜2) al、與步驟P3明天的A處理目標數L3al。明天早上 的步驟P1〜P2之A在製品預測數S(l~2)al，係從步驟？^^ 今天的A在製品數S ( 1〜2) a0，減去步驟pi今天的a處理目 標數LlaO，再加上步驟P3今天的A處理目標數L3a0所得之 值（S ( 1〜2) al = S ( 1〜2) a0 —Lla0 + L3a0)。亦即，步驟 P1〜P2 15 之明天的A在製品預測數S (1〜2) al為910 (=12〇0 — 900 + _ 610)台。步驟P3之明天的A處理必須數係明天及後天（2天 後）之A處理目標數Llal、Lla2之和減去步驟pi〜p2之明天 的A在製品預測數S(1〜2)al所得之值（Llal + Ua2 — s(i〜2) al = 910+ 1200 —910= 1200)。藉此，步驟P3之明天的A處理 20目標數L3al就是與步驟P3的明天a處理必須數相同數字之 1200台。步驟P3之明天的A處理目標數L3al，是後天之步驟 P1之處理對象份。這一點在第2圖中，以從步驟卩丨之後天的 A處理目標數Lla2朝向步驟P3之明天的a處理目標數L3al 之虛線箭頭來表示。 ⑧ 13 1294102 後天早上的步驟P1~P2之A在製品預測數S (1~2) a2， 係從步驟P1〜p2之明天的A在製品預測數S (1〜2) al，減去 步驟P1之明天的A處理目標數Llal，再加上步驟P3之明天 的A處理目標數L3al所得之值（S (1〜2) a2 = S (卜2) ai — 5 Llal + L3al)。亦即，步驟P1~P2之後天的A在製品預測數S (1〜2) a2為1200 ( = 910 — 910+ 1200)台。以下可以同樣方 法’求取步驟P3之2天後〜6天後之A處理目標數L3a2〜L3a6、 與步驟P1〜P2之3天後〜7天後的A在製品預測數s(l〜2)a3〜S (1〜2) a7。又，可以同樣方法，求步驟p3〜P5之a在製品數 10 S (3〜5) a (第2圖之行（4))、步驟P6之A處理目標數L6a (第2圖之行（5))、步驟p6~P8之A在製品數S (6~8) a (第 2圖之行（6))、及步驟P9之A處理目標數L9a (第2圖之行 ⑺）。

接著，針對所須為非平準化之品種B製品進行說明。第3 15圖顯示利用本實施形態算出品種B之處理目標數之方法。品種 B係與品種A相同地經過步驟P9到步驟P1所製造者。如第3 圖所示，例如今天之品種B之入庫預定數為2〇〇台，明天之入 庫預定數是200台，後天之入庫預定數為〇台，到7天後為止 之品種B之入庫預定數作為步驟ρι之品種B之處理目標數（以 〇下％品種B之處理目標數為「B處理目標數」）Lib來設定（第 3圖之行⑴）。步驟P1〜P2之品種B之在製品數（以下稱品 種B之在製品數為「B在製品數」）S(1〜2)b在今天早上的時 刻為例如25〇台（第3圖之行（2))。 首先，求步驟P3 之今天的B處理目標數L3b〇。步驟ρι 14 1294102 為了處理今天的B處理目標數l 1 b〇 ( = 200台）再加上明 天的B處理目標數Llbl ( = 2〇〇台），因此到明天早上為止預 定數之在製品至少必須從步驟P3送到步驟2。因此，必要的步 驟P3處理數（b處理必須數）為今天及明天的b處理目標數 5 Llb0、Llbl之和減去步驟P1〜P2之今天的B在製品數S(1〜2) b〇 所知之值（LlbO + Llbl — S ( 1〜2) b0 = 200 + 200 — 250 = 150)。藉此，步驟p3今天的B處理目標數L3b〇就成為與步驟 P3今天的B處理必須數相同之15〇台（第3圖之行乃。 接著，求步驟P1〜P2明天的B在製品預測數s (卜2) Μ、 1〇與步驟P3明天的B處理目標數L3bl。明天早上的步驟P1〜P2 之B在製品預測數s ( i〜2) bl，係從步驟今天的b在 製品數S ( 1〜2) b0，減去步驟P1今天的B處理目標數Llb〇， 再加上步驟P3今天的b處理目標數L3b〇所得之值（s (1〜2) bl — S ( 1〜2) b0 —Llb0 + L3b0)。亦即，步驟之明天的 15 B 在製口口 預測數 S ( 1〜2) bl 為 200 ( =250 — 200 + 150)台。 v驟P3之明天的B處理必須數係明天及後天之b處理目標數 Llbl、Llb2之和減去步驟P1〜P2之明天的B在製品預測數s (1〜2) bl 所得之值（Llbl + Llb2—S ( 1〜2) bl = 200 + 0—200 一〇)。藉此，步驟P3之明天的B處理目標數L3bl就是與步驟 20 P3的明天B處理必須數相同數字之〇台。 後天早上的步驟P1〜P2之B在製品預測數s ( 1~2) b2， 係從步驟P1〜P2之明天的B在製品預測數s (1~2) Μ，減去 步驟P1之明天的B處理目標數Llbl，再加上步驟p3之明天 的B處理目標數L3M所得之值（s (1〜2) b2==s (1〜2) bl — ⑧ 15 1294102

Llbl + L3bl)。亦即，步驟P1〜P2之後天的B在製品預測數S (1〜2) b2為0 ( = 200 —200 + 0)台。以下可以同樣方法，求 取步驟P3之2天後〜6天後之B處理目標數L3b2〜L3b6、與步 驟P1〜P2之3天後〜7天後的B在製品預測數S(1〜2)b3〜S( 1〜2) 5 b7。又，可以同樣方法，求步驟P3〜P5之B在製品數S (3〜5) b (第3圖之行（4))、步驟P6之B處理目標數L6b (第3圖 之行（5))、步驟P6〜P8之B在製品數S (6〜8) b (第3圖之 行（6))、及步驟P9之B處理目標數L9b (第3圖之行（7))。

如此，藉本實施形態，即使針對所須未經平準化之品種B， 10 也可與所須已平準化之品種A相同地，藉後步驟拉式生產方式 來求各步驟Pk之處理目標數Lk。 [第2實施形態] 接著，利用第4圖到第6圖，說明藉本發明之第2實施形 態所進行之生產管理方法。本實施形態中，為了使隘路步驟或 15 限制步驟以最大限度運作，如以下所述地算出隘路步驟或限制 步驟之處理目標數。在此，所謂隘路步驟是指各步驟發揮依照 計劃之能力時，將生產線全體之生產量（through put)律速之 步驟，而限制步驟係指依條件將生產線全體之生產量律速。以 下，隘路步驟或限制步驟僅簡稱為「隘路步驟」。首先，藉由 20 與第1實施形態中算出處理目標數Lk相同之程序，算出隘路 步驟之步驟Pk之最低限度處理目標數Lkmin。亦即，隘路步驟 之步驟Pk之最低限度處理目標數Lkmin可以下式求得。

Lkmin = Nk-SKk (Nk>SKk)

Lkmin = 0 (Nk^SKk)， (S) 16 1294102 在此’若直接將最低限度處理目標數Lkmin設定作為處理 目標數Lk ’處理目標數Lk可能會小於步驟Pk之最大處理能 力Mk。由於要提高生產線全體之生產量，必須使隘路步驟Pk 以最大限度運作，故僅將對最低限度處理目標數Lkmin追加步 5 驟Pk之剩餘能力份之值設定為步驟pk之處理目標數Lk。以 下’具體說明藉本實施形態之生產管理方法。 10 15 第4圖是顯示用以算出品種A之處理目標數及隘路步驟中 品種A之最低限度處理目標數（以下稱「A最低限度處理目摔 數」）之程序。又，第5圖是顯示用以算出品種B之處理目棒 數及P益路步驟中品種B之最低限度處理目標數（以下稱「B最 低限度處理目標數」）之程序。本實施形態中所舉之例子，係 除了步驟Ρ6為隘路步驟之外，其他條件與第1實施形態中所 說明之生產線相同之生產線為例來說明。首先，利用與第j實 施形態相同之程序，求取步驟Ρ3之Α處理目標數L3a (第4 圖之行（3))、隘路步驟之步驟P6之A最低限度處理目棒數 L6amin(第4圖之行（5))、及步驟P9之A處理目標數L9a(第 4圖之行（7))。 接著，以與第1實施形態相同之程序，求取步驟P3 處理目標數L3b (第5圖之行（3))、卩益路步驟之步驟p6夕 20 最低限度處理目標數L6bmin (第5圖之行（5))、及步驟p9 之B處理目標數L9b (第5圖之行（7))。 接著，以步驟P6之A最低限度處理目標數L6amin及b 最低限度處理目標數L6bmin為基礎，求步驟p6之a處理目_ 數L6a。第6圖是顯示算出步驟p6之a處理目標數L6a、與據 17 1294102 此修正之步驟P9之A處理目標數L9a之程序。首先，算出A 最低限度處理目標數L6amin與B最低限度處理目標數L6bmin 之和之A + B最低限度處理目標數L6a + b，min (第6圖之行 (8))。步驟P6今天的A + B最低限度處理目標數L6a+b，min0 5 為 1110 ( = 1110 + 0 )台。 接著，算出步驟P6之剩餘能力。步驟P6之剩餘能力成為 步驟P6之最大處理能力M6與A + B最低限度處理目標數L6a + b，min之差。為了簡單起見，設步驟P6之最大處理能力m6 不限品種為1200台/日，則步驟P6今天的剩餘能力就變成90 10 ( = 1200-1110)台（第6圖之行（9))。為了要使P益路步驟之 步驟P6以最大限度運作，故將對a最低限度處理目標數L6aniin 追加剩餘能力份之90台之值設定為a處理目標數L6a。亦即， 步驟P6今天的A處理目標數L6a0成為12〇〇( =111〇 + 9〇)台 (第6圖之行（10))。步驟p6之B處理目標數L6b與b最低 15限度處理目標數L6bmin同樣為0台。在此，步驟抑之剩餘能 力份90台僅追加於品種A，是因為主要品種之品種A相較於 品種B，各步驟之整備大量存在，故容易進行各步驟之處理目 標數調整。 接著，依據步驟P6之A處理目標數L6a，修正步驟p6〜p8 2〇明天以後之A在製品預測數S (6~8) a及步驟P9之a處理目 標數L9a。步驟P9今天的A處理目標數L9a〇，是從步驟押 今天及明天的A處理目標數L6a〇、L6al之和，減去步驟押〜柯 今天的A在製品數S (6〜8) &〇所得之值，故為丨丨⑻（=12㈨ + 1200-1300)台（第6圖之行（12))。步驟托〜烈明天的a 18 1294102 在製品預測數s (6~8) al，係從步驟P6〜P8今天的A在製品 數S (6〜8) a0減去步驟ι>6今天的A處理目標數L6a〇，再加 上步驟P9今天的A處理目標數L9a〇所得之值，故為12〇〇(= 1300— 1200+1100)台（第 6 圖之行（^))。 5 本實施形態中’可藉後步驟拉式生產方式求得使隘路步驟 之步驟Pk以最大限度運作之處理目標數Lk。因此，藉本實施 形態，可提高生產線全體之生產量。 [第3實施形態] 接著，利用第7圖到第9圖，說明藉本發明之第3實施形 10態所進行之生產管理方法。本實施形態中，算出各步驟之處理 目標數，以使在隘路步驟中，將可處理範圍内之在製品進行最 大限度處理。第7圖是顯示用以算出a處理目標數及隘路步驟 中之A最低限度處理目標數之程序。又，第8圖是顯示用以算 出B處理目標數及隘路步驟中之B最低限度處理目標數之程 15 序。首先，利用與第2實施形1態相同之程序，求取步驟p3、p9 之A處理目標數L3a、L9a、隘路步驟之步驟P6之A最低限度 處理目標數L6amin、及步驟P3、P9之B處理目標數L3b、L9b、 及步驟P6之B最低限度處理目標數L6bmin。 接著，以步驟P6之A最低限度處理目標數L6amin及B 20 最低限度處理目標數L6bmin為基礎，求步驟P6之A處理目標 數L6a。第9圖是顯示算出步驟P6之A處理目標數L6a、與據 此修正之步驟P9之A處理目標數L9a之程序。首先，算出a 最低限度處理目標數L6amin與B最低限度處理目標數L6bmin 之和之A + B最低限度處理目標數L6a + b，min (第9圖之行 19 1294102 (8))。步驟P6今天的A + B最低限度處理目標數L6a + b min〇 為 1110(=1110 + 0)台。 接著，算出步驟P6之剩餘能力。步驟托之剩餘能力成為 步驟P6之最大處理能力M6與A + B最低限度處理目標數L6a 5 +b，min之差。為了簡單起見，設步驟P6之處理能力不限品種 為1200台/日，則步驟P6今天的剩餘能力就變成9〇 ( =12〇〇 — 1110)台（第9圖之行（9))。為了要使隘路步驟之步驟p6 以最大限度運作，故將對A最低限度處理目標數L6amin追加 剩餘能力份之90台之值設定為A處理目標數L6a，。亦即，步 10 驟P6今天的A處理目標數L6a0’成為1200 ( =： 1110 + 90)台 (第9圖之行（1〇))。 在此，考慮設定目標之單位期間（1日）中，步驟Pk可以 前置期性處理之在製品數（可處理在製品數）SMk。由於從步 驟P9到步驟P6為止之前置期是1天，故即使假設步驟p6之 15 處理能力沒有很制，從步驟P9送來的在製品仍無法在步驟％ 當天處理。步驟P6當天可處理之在製品範圍是步驟P6〜p8為 止之在製品。於是，步驟P6之品種A可處理在製品數（a可 處理在製品數）SM6a就變成等同於步驟P6~P8之A在製品數 S (6〜8) a (第9圖之行（11))。比較步驟P6之A處理目標數 20 L6a’、與步驟P6~P8之A在製品數S (6〜8) a (步驟P6之A 可處理在製品數SM6a)，則步驟P6今天的a處理目標數L6a〇, 為1200台，相對的，步驟P6〜P8今天的A在製品數S (6〜8) a〇 (步驟P6之今天的A可處理在製品數SM6aO)為1150台。 於是，將步驟P6之今天A處理目標數L6a0,實際修正為可處理 20 1294102 之1150台，設定為A處理目標數L6a〇 (第9圖之行（12》。 接著，依據步驟P6的A處理目標數L6a，修正步驟…抑 明天以後的A在製品預測數S (6〜8) a、及步驟趵的a處理 目標數L9a。由於步驟P9今天的A處理目標數L9a〇 (今天必 5須從步驟P9送到步驟P8之品種A之台數），係步驟p6之今天 及明天之A處理目標數L6a0、L6al之和減去步驟p6〜p8之今 天的A在製品數S (6~8) a0所得之值，故為i2〇〇 ( =115〇 + 1200— 1150)台（第9圖之行（13))。步驟p6〜P8之明天八在 製品預測數S ( 6~8) al，係從步驟P6〜P8之今天的A在製品 10 數s (6~8) a0，減去步驟P6之今天的A處理目標數L6a〇，再 加上步驟P9之今天的A處理目標數L9a0所得之值，故為12〇〇 (=1150— 1150+ 1200)台（第 9 圖之行（η))。 本實施形態中，可藉後步驟拉式生產方式求得使隘路步驟 之步驟Pk在實際可處理之範圍内以最大限度運作之處理目標 15 數Lk。因此，藉本實施形愁’可k南生產線全體之生產量。 [第4實施形態] 接著，利用第10圖及第11圖，說明藉本發明之第4實施 形態所進行之生產管理方法。第10圖及第11圖是顯示藉後步 驟拉式生產方式，算出在隘路步驟前步驟侧且非隘路之步驟中 20之處理目標數。第1〇圖所示之表，除了記入（輸入）各攔中 之數值外，其餘皆與第2圖所示之表相同。又，第11圖所示之 表，除了記入各攔中之數值外，其餘皆與第3圖所示之表相同。 首先，利用第2或第3實施形態，分別設定隘路步驟之例 如今天起到5天後為止之A處理目標數。接著，將該隘路步驟 21 1294102 之A處理目標數輸入第ι〇圖所示之表之步驟P1之a處理目標 數Lla之欄位（行（1))。接著，利用同於第1實施形態之程 序，分別設定在隘路步驟前步驟側之步驟之A處理目標數。在 此，第10圖中作為「P3之A處理目標數L3a」所得之值，係 5 到隘峰步驟為止之前置期為1天之步驟之A處理目標數（行 (3))。同樣的，作為「P6之A處理目標數L6a」所得之值， 係到隘路步驟為止之前置期為2天之步驟之A處理目標數（行 (5 )) ’作為「P9之A處理目標數L9a」所得之值，係到p益路 步驟為止之前置期為3天之步驟之A處理目標數（行（7))。 10 接著，同樣利用第2或第3實施形態，分別設定隘路步驟 之例如今天起到5天後為止之B處理目標數，將該b處理目標 數輸入第11圖所示之表之步驟P1之B處理目標數Llb之欄（行 (1))。然後，利用同於第1實施形態之程序，分別設定在隘 路步驟前步驟側之步驟之B處理目標數。在第n ^中作為Γρ3 15之B處理目標數L3b」所得之值，係到隘路步驟為止之前置期 為1天之步驟之B處理目標數（行（3))。同樣的，作為「p6 之B處理目標數L6b」所得之值，係到隘路步驟為止之前置期 為2天之步驟之B處理目標數（行（5))，作為「p9之b處理 目標教L9b」所得之值，係到隘路步驟為止之前置期為3天之 2〇步驟之B處理目標數（行（7))。亦即，本實施形態中，係將 已ό又疋處理目“數之隘路步驟判斷為入庫前之步驟並取 代，除此之外，與第1實施形態幾乎相同。 藉本實施形態’可與第！實施形態同樣地利用後步驟拉式 生產方式，設定在P益路步驟前步驟侧之步驟（非隨路步驟）之 CS) 22 1294102 處理目標數。 [第5實施形態]

接著，利用第12圖到第14圖，說明藉本發明之第5實施 形態所進行之生產管理方法。本實施形態中，當存在有相互獨 5 立之多數隘路步驟（XI、X2、…）時，首先利用與第2或第3 實施形態相同之程序設定隘路步驟XI之處理目標數，以使最 後步驟側之隘路步驟XI以最大限度運作。接著，判斷隘路步 驟XI是步驟P1，同樣地設定隘路步驟XI之次一接近出貨側 之隘路步驟X2之處理目標數。如此，藉由從後步驟側依序設 10 定多數隘路步驟之處理目標數，可將前步驟側之隘路步驟之處 理目標數與後步驟側之隘路步驟之處理狀況獨立地設定，使各 隘路步驟以最大限度運作。藉此，後步驟側之隘路步驟停止 時，影響到前步驟側之隘路步驟之處理這個問題即可解決。 第12〜14圖是顯示用以算出包含隘路步驟之各步驟中之處 15 理目標數之程序。第12圖所示之表，除了記入各欄中之數值 外，其餘皆與第4圖所示之表相同。又，第13圖所示之表， 除了記入各欄中之數值外，其餘皆與第5圖所示之表相同，第 14圖所示之表，除了記入各欄中之數值外，其餘皆與第6圖所 示之表相同。 20 首先，利用第2或第3實施形態，分別設定最後步驟側之 隘路步驟XI之例如今天起到5天後為止之A處理目標數。接 著，將該隘路步驟XI之A處理目標數輸入第12圖所示之表之 步驟P1之A處理目標數Lla之攔（行（1))。接著，利用同於 第1實施形態之程序，分別設定在隘路步驟XI前步驟側之步 23 ⑧ 1294102 驟之A處理目標數。在本例中，令從隘路步驟XI之次一接近 出貨側之隘路步驟X2到隘路步驟XI為止之前置期為2日。亦 即，第12圖中作為「P6之A最低限度處理目標數L6amin」所 得之值，係到隘路步驟XI為止之前置期為2天之隘路步驟X2 5 之A最低限度處理目標數（行（5))。又，第12圖中，作為「P3 之A處理目標數L3a」所得之值，係夾在隘路步驟XI與隘路 步驟X2間之步驟，到隘路步驟XI為止之前置期為1天之步驟 之A處理目標數（行（3))。

又，同樣地利用第2或第3實施形態，設定隘路步驟XI 10 之例如今天起到5天後為止之B處理目標數，並將該隘路步驟 XI之B處理目標數輸入第13圖所示之表之步驟P1之B處理 目標數Lib之襴（行（1))。接著，利用同於第1實施形態之 程序，分別設定在隘路步驟XI前步驟侧之步驟之B處理目標 數。在第13圖中作為「P6之B最低限度處理目標數L6bmin」 15 所得之值，係隘路步驟XI之次一接近出貨側之隘路步驟X2 之B最低限度處理目標數（行（5))。又，第13圖中，作為「P3 之B處理目標數L3b」所得之值，係夾在隘路步驟XI與隘路 步驟X2間之步驟，到隘路步驟XI為止之前置期為1天之步驟 之B處理目標數（行（3))。 20 接著，依據隘路步驟X2之A最低限度處理目標數及B最 低限度處理目標數，求隘路步驟X2之A處理目標數。首先， 算出隘路步驟X2之A最低限度處理目標數與B最低限度處理 目標數之和之A + B最低限度處理目標數（第14圖之行（8))。 隘路步驟X2之今天之A + B最低限度處理目標數為1150 (= 24 1294102 950 + 200)台。 接著’算出隱路步騍χ2之剩餘能力。隘路步驟χ2之剩餘 此力成為Ρ益路步驟Χ2之最大處理能力與Α+Β最低限度處理 目標數之差。為了簡單起見，設隘路步驟Χ2之最大處理能力 5不限品種為1200台/日，則隘路步驟Χ2今天的剩餘能力就變 成50 ( = 1200-1150)台（第14圖之行（9))。為了要使隘路 步驟Χ2以最大限度運作，故將對a最低限度處理目標數追加 剩餘能力份之50台之值設定為隘路步驟X2之A處理目標數。 亦即，隘路步驟X2今天的A處理目標數成為1000 ( =950 + 10 50)台（第14圖之行（10))。隘路步驟X2之B處理目標數與 B最低限度處理目標數同樣為200台。在此，隘路步驟X2之 剩餘能力份50台僅追加於品種A，是因為主要品種之品種a 相較於品種B，各步驟之整備大量存在，故容易進行各步驟之 處理目標數之調整。 15 重複以上程序，從出貨側依序設定多數隘路步驟之處理目 標數，同時設定夾在隘路步驟間之步驟之處理目標數。 藉本貫施形悲’可與第2實施形態相同地利用後步驟拉式 生產方式’設定多數隘路步驟之處理目標數。藉由從後步驟側 依序設定多數隘路步驟之處理目標數，可將前步驟側之陸路步 2〇驟之處理目標數獨立於後步驟側之隘路步驟之處理狀況來獨 立地設定，使各P益路步驟以最大限度運作。藉此，後步驟側之 P 益路步驟停止時’影響到前步驟側之隘路步驟之處理這個問題 即可解決。 又，藉本實施形態，可將夾在隘路步驟間之步驟（群）之 25 1294102 * 處理目標數，依據與該步驟相較最接近出貨侧之隘路步驟之處 理目標數，藉後步驟拉式生產方式來設定。 [第6實施形態]

接著，利用第15圖及第16圖，說明藉本發明之第6實施 形態所進行之生產管理方法。第15圖顯示第2實施形態中之 入庫前之步驟P1之A處理目標數Lla、隘路步驟之步驟p6之 A處理目標數L6a、及A處理目標數L6a與A處理目標數Lla 之差D61a ( = L6a — Lla)。如此一來，卩益路步驟之步驟P6之A 處理目標數L6a可能有大於步驟P1之A處理目標數Lla (入 10 庫預定數）之情況。在A處理目標數之差D61a變成正（D61a>〇) 之曰，將A處理目標數之差D61a份之品種A積存於緊接在步 驟P1後之入庫前倉庫。 第16圖顯示第5實施形態中之隘路步驟XI之A處理目標 數（Lla)、比隘路步驟XI接近投入侧之隘路步驟χ2之a處 15理目標數（L6a)、及A處理目標數L6a與A處理目標數Lla 之差D61a ( =L6a〜Lla)。在A處理目標數之差D61a變成正 (D61a>0)之日，暫時將a處理目標數之差D61a份之品種A 積存於隘路步驟XI、X2間之中間倉庫。相反地，在A處理 目標數之差D61a變成負（D61a<0)之日，僅使A處理目標數 20之差D61a之絕對值（|D61a|)份之中間倉庫内之品種a進展。 如此’本實施形態中，設置具有緩衝機能之出貨前倉庫或中間 倉庫。由於P益路步驟以外之步驟在處理能力上有餘裕，故可進 行處理追加。藉此，後步驟側之隘路步驟停止時，影響到前步 驟側之隱路步驟之處理這個問題也可解決。 26 1294102 [第7實施形態] 接著，說明有關藉本發明第7實施形態進行之生產管理方 法。在由步驟P1〜P12構成之生產線上，設步驟P1為入庫前一 步驟，步驟P6、P11為隘路步驟。步驟p9之後設有中間倉庫， 5 緊接步驟P1之後設有出貨前倉庫。本實施形態中，係監視包 含出貨前倉庫及中間倉庫之生產線全體之總在製品數，或將生 產線分割為多數單位並監視每一分割單位之總在製品數。並使 總在製品數不超過預定值。例如，令步驟p 1 ~P8加上出貨前倉 庫之範圍之總在製品數為Y1，令步驟P9〜P12加上中間倉庫之 10 範圍之總在製品數為Y2。監視總在製品數Y1、Y2，當總在製 品數Y1快要超過例如12000台時，即停止中間倉庫朝步驟P8 之投入。又，當總在製品數Y2快要超過例如wooo台時，即 停止從投入口朝步驟P12之投入。如此，可管理生產線全體或 各個分割單位之在製品數不超過一定限度。 15 [第8實施形態] 接著，利用第17圖說明藉本發明之第8實施形態所進行 之生產管理方法。本實施形態中，對重大之所須變動，或每個 σ口種無法平準化之所須，皆可將這些所須反映在入庫計劃上並 利用後步驟拉式生產方式算出各步驟之處理目標數。又，藉由 比車又计劃起點開始的各品種之累積處理目標數與累積處理實 矣貝數，以各個品種評價處理之推進延遲。令從步驟pk之投入 J入庫為止之品種u之别置期為Tuk (曰），成為計劃起點之起 ”占曰起到如置期Tuk經過後為止之品種u之入庫預定數總和為 Nuk (台）。步驟pk之品種u成品率為々此，步驟％之品種以 27 1294102 在製品數為Suk (台）。步驟pk之品種u在製品數Suk中有助 於入庫之預計完成數為Kuk (台）。步驟Pk之品種u之預計完 成數Kuk可以Kuk = Sukx 7ykx77 (k-1) X…xWl來計算。因 此’通過步驟Pk之品種u在製品（亦即步驟pi〜p (k-1)中之 5 品種u在製品數Sul〜Su (k-1))當中有助於入庫之累積預計完 成數SKuk (台）為：

V{Smxffuixtfu(i o

10

在此，比較前置期Tuk經過後為止之品種u入庫預定數之 總和Nuk、與累積預計完成數SKuk。當入庫預定數之總和Nuk 大於累積預計完成數SKuk時（Nuk>SKuk)，以入庫預定數之 總和Nuk與累積預計完成數SKuk之差作為步驟Pk今天的品種 u處理目標數Luk (台）（Luk = Nuk — SKuk )。另"方面，當入 庫預定數之總和Nuk等於或小於累積預計完成數SKuk時（ Nuk $ SKuk)，由於不需要步驟Pk今天的處理，故令品種u處理目 標數Luk為〇 (Luk=0)。整合上述則成為下式。

Luk= Nuk—SKuk (Nuk>SKuk)

Luk = 〇 ( Nuk^ SKuk) 如此，藉由後步驟拉式生產方式求各步驟Pk之每個品種 之處理目標數。 2〇 本實施形態中，比較起點日起的各品種之累積處理目標數 與累積處理實績數。令步驟Pk中，從起點日起第m曰之品種 11之處理實績數（或處理預測數）為juk (m)，從起點日起第 m曰之品種u之處理目標數為Yuk (m)台。這時，表示第h 28

(S 1294102 日之品種U之處理中脫離計劃（處理目標數）之累積推進延遲 數Duk (h)(台）可以下式求取：

Duk(h) ^ ^ ^^ J 'uk(h) - Y'ukih) ο 错累積推進延遲數Duk (h)評價各個品種之處 5遲’或依據延遲程度促進各個品種之處理。藉此，對各個品種 未平準化之賴’也可順職步狀要求進行關實績管理 (預測與實績之管理）。因此，即使生產線上產生各種擾亂， 仍可很谷易遵守當初的計劃。 第Π圖是顯示利用本實施形態評價各個品種之處理進展 10延遲之程序。本例中，月計劃起點日為丨月以曰，今曰為^ 月25日。步驟為薄膜電晶體（TFT)步驟，品種（型袼）為 8.0”（ 012ZZ )、5.0，，W ( 034AA )、7 〇，，w ( 〇22ah )、2〇 〇，， (044AS)、及 45，，（100SF)之 5 種類。在此，「8 〇，，（2〇 〇 ,、 15表示對角5.0 (7·0)英吋大尺寸TFT基板。各品種之「計劃心 之行中，依每日輸入月計劃數之局部之處理目標數丫此。各品 種之「實績C」之行，依每日輸入從起點日起到前日（1月24 曰）為止之處理實績數Juk。各品種之「Σ (c_a)」之行，則 輸入從每曰處理實績數Juk扣除處理目標數Yuk所得之值且該 2〇值從起點日起已累積之累積推進延遲數Duk。藉累積推進延遲 數Duk，可依每個品種評價處理之推進延遲。亦即，若累積推 進延遲數Duk為貞，得知品種u之處理產生了累積推進延遲數 (S： 29 1294102

Duk之絕對值份之延拜。相反的，累積推進延遲數Duk為正， 得知品種u之處理產生了累積推進延遲數Duk之絕對值份之進 展。 例如’ 1月21曰7·0 W之處理目標數Yuk(計劃a )為1940 5台’處理實績數Juk (實績c)為2000台，故累積推進延遲數 Duk (Σ (c — a))成為+60台。於是，1月21日之7.0，，W之 處理上產生了 60台份之進展。另一方面，1月22日8.0，，之處 理目標數Yuk為私6台，處理實績數juk為43〇台，故累積推 進延遲數Duk成為一16台。於是，i月22日之8.0，，之處理上 10 產生了 16台份之延遲。 [第9實施形態] 接著，利用第18圖說明藉本發明第9實施形態所進行之 生產管理方法。本實施形態中，在品種與量未平準化之生產線 上，生產線上產生各種擾亂，導致當初計劃與從計劃作成經過 15預定期間後重新審視之預測有出入。像這樣僅比較實績與計劃 很難遵守計劃之情況下，累積處理實績數與重新審視後之處理 預測數兩者所得之值（累積處理預測數），將之與累積處理目 標數相比較，依每個品種評價處理之延遲。 令重新審視之起點日為計劃起點起第h日。並進行從第h 2〇 曰起到自計劃起點起第g日為止之重新審視預測（h<g)。這時， 表不從計劃起點起第g日之品種ία之出入之累積推進延遲數 Duk (g)可以下式求得： 誠❽卜遍㈣+含滅㈣ _碰㈣一_)+ ⑧ 30 1294102 利用累積推進延遲數Duk(g)作為評價指標，事前預測將 來計劃與實績之出入，預先採取對策，可進行順應後步驟要求 之預測管理。 第18圖是顯示利用本實施形態評價各個品種之處理延遲 5之程序。本例中，計劃之重新審視日為1月25日。重新審視 曰以後之「貫績c」之行，輸入重新審視後之處理實績數（處 理預測數）Juk。重新審視日以後之ΓΣ (c — a)」之行，則輸 入重新審視後之從處理實績數Juk扣除處理目標數Yuk所得之 值且該值從計劃起點起已累積之累積推進延遲數（預測累積推 10進延遲數）Duk。藉累積推進延遲數Duk，可依每個品種評價 重新審視日以後之處理延遲。亦即，若累積推進延遲數Duk為 負，得知品種U之處理產生了累積_延遲數Duk之絕對值份 之延遲。相反的，累積推進延遲數Duk為正，得知品種u之處 理產生了累積推進延遲數Duk之絕對值份之進展。 15 —例如，1月24曰之7-0，，w之累積推進延遲數Duk(s(c a))為一80台，1月25曰之7.0，’W之處理目標數丫此（計 劃又為刚7台，重新審視後之！月25日之處理實績數耻 (貫績〇為聰台，故i月25日之累積推進延遲數滅成 為一27(二一80+1100—1〇47)台。於是，預測i月25日之 2〇 7.〇’’W之處理上產生27台份之延遲。 [第10實施形態] 接著’利用第圖及帛20圖，說明藉本發明之第川 施形悲所進行之生產管理方 只施形態中，如第9實施形 〜，’料行賴之際，並麵行各個品種個別之評價，而 31 1294102 疋進行、’、不。性汗價。利用計劃遵守率Dk (g)，作為進行重新審 視預測綜合性評價之指標。令品種u為t種類，品種u之加權 為WU，則計劃遵守率Dk (g)可以下式求得： 师卜蜂騰汍麵⑽ 2勝(玄爾_

S3 SE 0 5 10 15 在b MIN ( 〇, α )係取〇與α中較小之值。亦即，當j -〇 時，MIN (〇，α ) =G，當 α<()時，Mm (g，u ) = α。品 種u之處理相對於計劃進展時，累積推進延遲數·⑷為正 (Duk (g) >0)，故麵（〇,歸（g))二〇，品種u之處理相 對於計劃延遲時，累積推進延遲數Duk(g)為負（Duk(g) <〇)，故 MIN (〇, Duk (g)) = Duk (g) (<0)。 如此，计劃遵寸率Dk (g)係藉著產生延遲之品種u之累 積推進延遲數Duk(g)乘上每個品種之加權術，將全品種相 加後，再除以考慮到加權Wu之總計劃數來求得。 第19圖顯示第1重新審視預測，第2〇圖顯示第2重新審 視預測。首先，如帛19圖所示，依每日算出全品種之總計劃 數（總處理預定數）Υ ( = Σ ((各品種之處理預定數）χ (該 品種之加權））），更依每日算出從起點日起之總累積計劃數（總 累積處理預定數）Υ’。本例中，令全品種之加權為i。例如， 起點日之1月21曰之總計劃數¥為194〇 (=1940χ1)台，總 累積計劃數Y，為1940台。1月22日之總計劃數γ為2〇24(== 446x1 + 698x1 + 794x1 + 86x1 )台，總累積計劃數 丫，為 3964(= 1940 + 2024)台。 32 20 1294102 接著’依每日算出處理上發生延遲之品種之累積推進延遲 數之總和（總累積延遲數）D，（ = Σ ((處理上發生延遲之品 種之累積推進延遲數）χ (該品種之加權）乃。亦即，總累積延 遲數D’係將具有負值之累積推進延遲數乘上加權之值之總 5和。例如，由於1月21日沒有發生處理上延遲之品種，故總 累積延遲數D’為〇台。1月22日有8 〇，，、5 〇，，w、45，，這3個 品種在處理上發生延遲，總累積延遲數D，就變成一28( = 一 16 xl — 10x1 —2x1)台。 接著’利用總累積計劃數γ，與總累積延遲數D，，依每曰 10异出計劃遵守率。計劃遵守率係藉（Y，+ D，）/Y，算出。例如1 月21日總累積計劃數γ，為194〇台，總累積延遲數D，為〇台， 故计劃遵守率100%。1月22日總累積計劃數γ，為3964台， 總累積延遲數D’為一28台，故計劃遵守率為99·3% ( = ( 3964 一 28) /3964)。藉以上程序，算出例如i月28日為止之計劃遵 15守率。第19圖中所示之第1重新審視預測中i月28日之計劃 遵守率為98.7%，相對於此，第2〇圖中所示之第2重新審視預 測中1月28曰之計劃遵守率為97·3%。於是，得知計劃遵守率 高之第1重新審視預測較有利。如此藉本實施形態將計劃遵守 率作為性此私彳示來使用，可綜合性地評價重新審視預測。 2〇 [第11實施形態] 接著，利用第21圖及第22圖，說明藉本發明之第η實施 形態所進行之生產官理方法。本實施形態中，係在組裝多數半 製品或零件以製作製品或半製品之組裝線、與分別製造欲投入 組裝線之多數半製品或零件之多數製造線之情況下，首先藉後 33 1294102 步驟拉式生產方式异出組裝線之處理目標數，接著藉後步驟拉 式生產方式算出多數製造線之處理目標數。 令組裝線之投入步驟為步驟P0，步驟p〇前之倉庫（投入 準備）步驟為步驟P1。又，用以製造投入步驟p〇之半製品或 5零件之多數製造線當中之1個製造線A之出貨步驟為步驟 Pa2，出貨前之步驟為步驟Pa3，以下令從出貨側起朝投入側依 序為步驟Pa4、Pa5、.“Pak、…。從步驟pak之投入到步驟ρι 之出貨為止之前置期為Tak (日）。從起點日到前置期Tak經過 後為止之製造線A對組裝線之投入預定數之總和為Nak(台）。 10步驟Pak之成品率為π ak。步驟Pak之在製品數為sak (台）， 在製品數Sak中有助於前述出貨之預計完成數為Kak (台）。 又，步驟P1之在製品數為Sal(台），在製品數Sal中有助於出 貨之預計完成數為Kal (台）。 步驟P1之預計完成數Kal可以Kal = Salx π al算出。又， 15步驟Pak (k=2,3…）之預計完成數Kak可以Kak=Sakx7? akx g (k—1) x…X7?al算出。於是，已通過步驟pk (k=1)、

Pak (k=2,3, ···）之在製品當中有助於入庫之累積預計完成數 SKak (台），就成為·· *芝(細…X事rl) 〇 2〇 在此’比較前置期Tak經過後為止之投入預定數之總和

Nak，與累積預計完成數SKak。投入預定數之總和Nak大於累 積預計完成數SKak時（Nak>SKak)，就以投入預定數之總和 Nak與累積預計完成數SKak之差為步驟Pak之今天的處理目 34 1294102 標數Lak (台）（Lak=Nak—SKak)。另一方面，若投入預定數 之總和Nak等於或小於累積預計完成數SKak時（Nak‘ SKak)，由於不需要步驟Pak今天的處理，故令處理目標數Lak 為0 (Lak==0)。綜合上述，即變成下式。 5 Lak=Nak—SKak (Nak>SKak)

Lak=0 (Nak^SKak) 本實施形態中，係舉經過TFT步驟製作之TFT基板、與 經過彩色濾光片（CF)步驟製作之CF基板之半製品為例子， B 又，經過貼合TFT基板與CF基板之貼合線（組裝線）製作液 10 晶顯示面板者。為了簡單說明，設品種為1個。 第21圖是顯示利用本實施形態算出貼合線之投入目標數 之程序，第22圖是顯示利用本實施形態算出TFT步驟之投入 目標數之程序。如第21圖所示，本實施形態之貼合線具有步 驟 P06、P05、P04、P〇3、P〇2、P01。步驟 P06 為投入步驟， 15步驟P01為對出貨倉庫入庫前之步驟。本實施形態之前提係不 _ 須對全步驟進行處理目標數之設定。亦即，在處理能力有餘力 之步驟中’可單純以先進先出來依附地處理從前步驟送入之在 製品’因此不須特別進行處理目標數之設定。本實施形態中， 設進行處理目標數設定之步驟為p〇1、p〇3、p〇6，不須進行處 20理目標數設定之依附步驟為p〇2、P〇4、p〇5。各步驟之成品率 7?皆定為100%。從步驟P02前一步驟之步驟p03〇ut到步驟 POlout (入庫）為止之前置期剛好為1天，從步驟p〇6〇m到步 驟POlout為止之前置期為2天。 首先’藉後步驟拉式生產方式，說明從貼合線之處理目標 35 1294102 數（入庫預定數）算出步驟P06之處理目標數（投入目標數） 之程序。如第21圖所示，例如步驟P01今天的處理目標數L01 為900台，步驟P01明天（1天後）的處理目標數L01是910 台，可設定到7天後為止之處理目標數L01(第21圖之行（1))。 5 步驟P01在1天可處理之在製品範圍是從步驟P01之在製品到 前一步驟P02之在製品為止，步驟p〇3在1天可處理之在製品 範圍是從步驟P03之在製品到前步驟P〇4、P〇5之在製品為止。 步驟P01〜P02之在製品數SO ( 1〜2)在今天早上之時刻為12〇〇 台（第21圖之行（2))。又，步驟p〇3〜P05之在製品數s〇(3〜5) 10 在今天早上之時刻為700台（第21圖之行（4))。 求步驟P03之今天的處理目標數l〇3。步驟P01中，為了 處理今天的處理目標數L01 (=900台）再加上明天的處理目 標數L01 (=910台），因此到明天早上為止預定數之在製品至 少必須從步驟P〇3送到步驟p〇2。因此，必要的步驟p〇3之今 15天的處理數（處理必須數）為步驟p〇1之今天及明天的處理目 ‘數L01之和減去步驟p〇1〜p〇2之今天的在製品數如（卜2) 所得之值（610 (==9〇〇 + 91〇—圓）台）。藉此，步驟剛今 天（今天早上〜明天早上）之處理目標數L03就成為與步驟P03 今天的處理必須數相同之610台（第21圖之行⑶）。步驟P〇3 2〇今天的處理目標數LG3是明天（明天早上〜後天早上）之步驟 ροι之處理對象份。這一點在第21圖中，以從步驟削之明天 的處理目標數_朝向步驟P〇3之今天的處理目標數l〇3之虛 線箭頭來表示。 接者’求步驟P01~P〇2明天的在製品數（在製品預測數） 36 1294102 SO ( 1〜2) al、與步驟P03明天的處理目標數l〇3。明天早上的 步驟P01~P02之在製品預測數s〇 ( u)，係從步驟p〇1〜p〇2 今天的在製品數SO ( 1〜2)，減去步驟pQi今天的處理目標數 L01 ’再加上步驟P〇3今天的處理目標數l〇3所得之值。亦即， 5步驟P01~P02之明天的在製品預測數S0( 1〜2)為91〇( = 1200 一900 + 610)台。步驟p03之明天的處理必須數係步驟p〇1之 明天及後天（2天後）之處理目標數l〇1之和減去步驟ροι〜p〇2 之明天的在製品預測數S0( 1~2)所得之值（1200( = 910 + 1200 一910)台）。藉此，步驟p03之明天的處理目標數l〇3就是與 10步驟p〇3的明天處理必須數相同數字之1200台。步驟p〇3之 明天的處理目標數L03，是後天之步驟ροι之處理對象份。這 一點在第21圖中，以從步驟poi之後天的處理目標數l〇i朝 向步驟P03之明天的處理目標數l〇3之虛線箭頭來表示。 後天早上的步驟P01〜P02之在製品預測數s〇( 1〜2)，係從 15步驟P01〜P02之明天的在製品預測數S0 ( 1~2)，減去步驟P01 之明天的處理目標數L01，再加上步驟p〇3之明天的處理目標 數L03所得之值（ 1200 ( =910 —910+1200)台）。以下可以 同樣方法，求取步驟P01〜P02之3天後〜7天後之在製品預測數 S0( 1~2)，與步驟P03之2天後〜6天後之處理目標數L03。又， 20 可以同樣方法，求步驟P03〜P05之從明天到6天後為止之在製 品數（在製品預測數）S0 (3〜5)(第21圖之行（4))、及步驟 P06之今天到5天後為止之處理目標數L06(第21圖之行（5))。 接著，依據貼合線之投入步驟P06之處理目標數L06，算 出用以製作欲投入貼合線之TFT基板之TFT步驟之處理目標 (S) 37 1294102 數。如第22圖所示，步驟P06之前一步驟存在有隔離半製品 TFT基板及CF基板之中間倉庫步驟P1。步驟p〇6之處理目標 數（投入目標數）L06與步驟P1之處理目標數（出貨預定數） L1相等（第22圖之行（1))。在此，工廠之生產線全體之隘路 5為步驟P06,考慮到用以使步驟P06以最大限度運作之緩衝（在 製品庫存）集中在步驟P1，令步驟P1之前置期為3天。又， TFT步驟具有步驟Pa6、Pa5、Pa4、Pa3、Pa2。令各步驟之成 品率7?皆為100%。從步驟Pa2〇ut到步驟Plout為止之前置期 為4天，從步驟pa6〇ut到步驟Plout為止之前置期為5天。步 10 驟P1之在製品數S ( 1 )在今天早上之時刻為例如3〇〇〇台（第 22圖之行（2))，步驟pa3~Pa5之在製品數Sa (3〜5)在今天 早上之時刻為例如700台（第22圖之行（4))。

緊接步驟P1後之步驟Pa2為將TFT基板出貨到中間倉庫 之出貨步驟。步驟Pa2今天的處理必須數係從今天到3天（步 15 驟pl之前置期）後為止之步驟P06之處理目標數L06(=步驟 P1之處理目標數L1)之總和，減去步驟P1今天的在製品數S (1)所得之值（1210( = 1110+ 1150 + 950+1000— 3000)台）。 藉此，步驟Pa2之今天的處理目標數La2就是與步驟pa2的今 天處理必須數相同數字之1210台（第22圖之行（3))。 20 步驟P1之明天的在製品數（在製品預測數）s (1)，係從 步驟P1今天的在製品數s ( 1)減去步驟P1今天的處理目標數 Ll ’再加上步驟Pa2今天之處理目標數La2所得之值（3100(== 3000— 1110+1210)台）。步驟pa2明天的處理必須數及處理目 標數La2,係從明天到4天後為止之步驟P06之處理目標數l〇6 38 1294102 之總和，減去步驟P1之明天的在製品數s⑴所得之值（115〇 (=115〇 + 95〇+1_+115〇-細）台）。以下可以相同方法， 求取步驟P1之2天後以後的在製品數5⑴、與步驟以2之2 天後以後之處理目標數LA又，可以同樣方法，求步驟…损 5之明天以後之在_ Sa (3~5)(第22圖之行⑷)、及步驟

Pa6之今天以後之處理目標數La6 (第22圖之行（5))。製作 其他半製品之CF步驟之處理目標數，亦可與第22圖同樣地藉 由設定各步驟之成品率、前置期或在製品數等來求得。 藉本實施形態’可在具有用以組裝多數半製品或零件以製 W作製品或半製品之組裝線、與分別製造前述多數半製品或零件 之多數製造線之生產線上，藉後步驟拉式生產方式輕°易°算出處 理目標數。 [第12實施形態] 接著，利用第23圖’說明藉本發明之第12實施形態所進 ^行之生產管理方法。本實施形態中，當步驟&為須花時間於 整備之p益路步驟時’即調整處理目標數，以使品種之處理 抵量控制在某-程度之大小’將整備次數抑制在預定次數以 下亦即右不減少整備次數就無法破保所需要的處理數時， 本實施形態中，鱗日求得步驟Pk之品種u之處理目標數⑽ 20後，便將1個品種之處理目標數前推，與同品種之其他日子之 處理目標數合併，增加接著可處理之在製品數。如此減少整備 次數，使步驟Pk可處理需要數量。因此，在步驟找之前設置 中間倉庫步驟或在製品缓衝，僅針對需要前推之曰數份加算到 從步驟Pk之前置期，設定從中間倉庫步驟或在製品緩衝到步 39 1294102 驟pi為止之前置期。

第23圖顯示利用本實施形態調整處理目標數之程序。第 23圖之（A)欄表示步驟Pk之前步驟P (k+Ι)中各品種之處 理目標數。步驟P (k+Ι)之處理目標數係從出貨側起利用後 5 步驟拉式生產方式求取。步驟Pk與步驟P (k+ 1)之間有中間 倉庫（或在製品缓衝）。令中間倉庫步驟之主要品種之前置期 為3曰，成品率為100%。於是，（A)欄表示步驟P (k+1) 之處理目標數，同時表示步驟Pk之3天後之處理目標數。在 此，在步驟Pk進行處理之多數品種當中，品種B、Cl、C2、 10 C3為主要品種。其中品種Cl、C2、C3在Pk步驟之處理上不 須進行整備即可以同一批量處理，故稱品種Cl、C2、C3為品 種C群。品種B及品種C群在步驟Pk之處理批量，基於材料 等之使用效率而以2800P為最適當。唯，處理批量中從2800P 增減亦可處理。以下，稱處理批量之最適當大小為「最適當批 15 量大小」。品種A、D為少量品種。步驟Pk中之品種A之最適 當批量大小為600P，品種D之最適當批量大小為300P。主要 品種之步驟Pk之3天後之處理目標數未必一定要在3天後處 理，只要在當天起到3天後為止之間進行處理即可。 第23圖之（B)欄，顯示了步驟Pk中3日後之全品種之 20 總處理目標數（行（1))、與步驟Pk每天的總處理可能數（行 (2))。總處理可能數為2400P/曰。唯，進行半日維修之7月 14曰之總處理可能數變成1200P。將處理切換為品種C群以外 之不同品種時，就必須整備。隨著每1次整備次數（行（3))， 步驟Pk中實際可處理之處理預定數（行（4))減少150P。於 40 1294102 是’進行1次整備之日之實際總處理預定數就變成2250P，進 行2次整備之日之實際總處理預定數就變成21〇〇p。步驟pk 中’若每天進行總處理預定數份之處理，則步驟Pk之全品種 之累積總處理目標殘數（行（5))就變成（前日的總處理目標 5殘數）一（當曰的總處理預定數）+ (當日的處理目標數）。 又’第23圖中，係在7月4日之總處理目標數中加上7月3 曰為止之累積處理目標殘數。 第23圖之（C)欄，顯示步驟pk中之品種C群3天後之 處理目標數（行（1))、當日的處理預定數（行（2 ))、累積處 10理目標殘數（行（3))、累積了每日之處理目標數之累積處理 目標數（行（4))、累積了每日的處理預定數之累積處理預定 數（行（5))、從當日的累積處理預定數減去3日前之累積處 理目標數之值之3天以上延遲確認（行（6))。若3天以上延 遲確認之值變成負（<0)，3天後為止就變成預定無法處理處理 15目標數，而無法納入中間倉庫之前置期3天。第23圖之（D) 欄，顯示步驟Pk中之品種A之3天後之處理目標數（行（丨））、 當曰的處理預定數（行（2))、與累積處理目標殘數（行。 第23圖之（E)欄，顯示步驟Pk中之品種D之3天後之處理 目標數（行（1))、當曰的處理預定數（行（2))、與累積處理 2〇目標殘數（行（3))。第23圖之（F)欄，顯示步驟Pk中之品 種B之3天後之處理目標數（行（1 ))、當日的處理預定數（行 (2))、累積處理目標殘數（行（3))、累積了每日之處理目標 數之累積處理目標數（行（4))、累積了每日的處理預定數之 累積處理預定數（行（5 ))、從當日的累積處理預定數減去3 1294102 天月’j之累積處理目標數之值之3天以上延遲確認（行（6))。 針對主要品種之品種C群及品種B，冑免其產生3天以上 的延遲。亦即，使3天以上延遲確認之值不成為負。針對少量 品種A及品種D，錢理目標殘數變成最適當批量大小以上之 5日之翌日’投入與最適當批量大小一致之處理預定數。唯，依 據與其他品種之處理預定數之總合計在總處理預定數以下之 條件，而會有分2曰間設定處理預定數之情況。又，使主要品 種不產生3天以上延遲之規則、及在品種D之處理目標殘數變 成最適當批量大小以上之曰之翌曰投入之規則，優先於在品種 10 A之處理目標殘數變成最適當批量大小以上之日之翌日投入之 規則’因此如種A之處理目標殘數即使超過最適當批量大小之 600P，也可能不進行投入。 說明決定處理預定數之程序。首先，決定7月4日之處理 預定數。本例中，由於7月3日進行品種A之處理，因此7月 Μ 4日在進行整備後即進行品種c群之處理。品種c群之處理預 定數，與總處理預定數之值同為225〇p。處理目標數為3〇卿， 因此品種C群之處理目標殘數為75〇p。 接著决疋7月5曰之處理預定數。因考慮品種c群之最 適當批量大小（2800P)，故接續前日，品種C群之處理僅崎 20 55〇 ( =2__225()) p。接著進行整備，進行品種B之處理。 品種B之處理預定數為從總處理預定數（225〇p)減去品種C 群之處理預定數（5卿）而為17_。品種c_之累積處理目 標數為4300P，累積處理預定數為·〇p，故品種c群之處理 目標殘數變成·P。品種B之累積處理目減為31卿 42 1294102 積處理預定數為17〇〇P’故品種B之處理目標殘數變成1440P。 接著，決定7月6日的處理預定數。考慮品種b < 批量大小（2酣），故接續前日，品種B之處理僅進行Jo (=麵-謂）P。接著進行整備。少量品種之品種A及口 種D’由於未滿足前日的處理目標軌在最適#批量大小以上 件，故進打品種C群之處理。品種c群之處理預定數為 攸總處理預定數（225GP)減去品動之處理預定數（11〇〇p)

10 而為職。品種B之累積處理目標數為侧p，累積處理預 定數為2瓣，故品種B之處理目標殘數變成13浙。品種c 群之累積處理目標數為侧p，累積處理預定數為39卿因 此品種C群之處理目標殘數變成871在此品種β之處理 目標殘數（瓣）與品種D之最適當抵量大小（瓣）一致， 故翌曰（7曰）進行品種0之處理。

縣，蚊7月7日之處理預核。接續前日，品種C群 之處理僅進行1〇5〇P。在此，若僅考慮品種C群之最適當批量 =小，7日之處理預定數最好是1650p，但品種C群之處理目 標殘數不足進行1650P之處理。因此，依據可使下一品種c群 之處理批量為最適當批量大小之條件，而使品種C群之7曰的 處理預定數為1050P。品種C群之7日的累積處理預定數為 20 5〇〇〇Ρ，3η‘，…、 3曰剐（4日）之累積處理目標數為3〇〇〇Ρ，故3天以 上延遲確認數之值變成2000 ( =5000 — 3000) Ρ。接著進行整 進行種D之處理。品種D之處理預定數與最適當批量大 J同為300Ρ。品種D之前曰（6曰）之處理目標殘數為300Ρ， 日之處理目標數為100Ρ，7日的處理預定數為300Ρ，故處理 43 1294102 目標殘數變成100( =300+ 1()0 — 3(K))p。接著再次進行整備， 進行品種Β之處理。品種Β之處理預定數，是從總處理^定數 (2100Ρ)減去品種c群之處理預定數（1〇5〇ρ)及品種〇之處 理預定數（300Ρ) *為750Ρ。*種Β之7日的累積處理預定 數為3550Ρ，3日前（4日）之累積處理目標數為2〇卿，故3 天以上延遲確認之值變成151〇 ( =355〇一2〇4〇) ρ。

接著，決定7月8日之處理預定數。因考慮品種Β之最適 當批量大小（280〇Ρ)，故接續前日，品種Β之處理僅進行2〇5〇 (=28〇〇-75〇) ρ。接著進行整備，進行品種a之處理。品種 10 A之處理預定數為從總處理預定數（225〇p)減去品種β之處 理預定數（2050P)而為200P。 接著，決定7月9日之處理預定數。因考慮品種A之最適 當批量大小（600P)，故接續前日，品種A之處理僅進行4〇〇 (=600-200) P。接著進行整備，進行品種B之處理。品種b 15之處理預定數為從總處理預定數（2250P)減去品種A之處理 預定數（400P)而為1850P。 以下，藉相同的程序，決定各品種之7月1〇日以後每天 的處理預定數。藉本實施形態，即使整備需要長時間之步驟pk 是隘路步驟或限制步驟，仍可藉由將處理目標前推來減少整備 20 次數，使步驟Pk可處理必要數。 在此，說明用來決定中間倉庫步驟（或在製品緩衝）之前 置期之思考模式。品種C群之平均處理目標數是96〇p/曰，品 種B之平均處理目標數是1013P/日。於是，欲使品種c群及品 種B之處理批量為最適當批量大小（2800P)，分別需要積存2·9 44 1294102 (=2800/960)日份及2·8(与2800/1013)日份之處理目標數 之在製品。於是，主要品種中，積存最適當批量大小之在製品 所需要的平均日數或平均日數小數點以下四捨五入之日數，就 設定為中間倉庫步驟之前置期。本實施形態中，中間倉庫步驟 5 之前置期是3日。又，少量品種之品種Α之平均處理目標數是 211P/日，品種D之平均處理目標數是58P/日。於是，積存最 適當批量大小之在製品所需要的平均日數，在品種A是2.8(与 600/211)曰，品種〇是5·2 (与300/58)曰。因此，中間倉庫 步驟之前置期就隨各個品種不同來設定。 10 以上所說明之藉第1到第12實施形態所進行之生產管理 方法，可適用於液晶顯示裝置或半導體裝置等電子機器、或其 他工業製品之製造方法。在具有TFT之主動矩陣型液晶顯示裝 置之生產線上使用上述實施形態，可使生產率增加1〇%。 【圖式簡單說明】 15 第1圖是顯示藉本發明第1實施形態之生產管理方法之概 念圖。 第2圖是顯示利用本發明第1實施形態之生產管理方法， 算出A處理目標數之程序之圖。 第3圖是顯示利用本發明第1實施形態之生產管理方法， 20 算出B處理目標數之程序之圖。 第4圖是顯示利用本發明第2實施形態之生產管理方法， 算出P益路步驟之A最低限度處理目標數之程序之圖。 第5圖是顯示利用本發明第2實施形態之生產管理方法， 鼻出P益路步驟之B最低限度處理目標數之程序之圖。 45 1294102 第6圖是顯示利用本發明第2實施形態之生產管理方法， 算出隘路步驟之A處理目標數之程序之圖。 第7圖是顯示利用本發明第3實施形態之生產管理方法， 算出隘路步驟之A最低限度處理目標數之程序之圖。 5 第8圖是顯示利用本發明第3實施形態之生產管理方法， 算出隘路步驟之B最低限度處理目標數之程序之圖。 第9圖是顯示利用本發明第3實施形態之生產管理方法， 算出隘路步驟之A處理目標數之程序之圖。 第10圖是顯示利用本發明第4實施形態之生產管理方 10 法，算出隘路步驟以外步驟之A處理目標數之程序之圖。 第11圖是顯示利用本發明第4實施形態之生產管理方法， 算出隘路步驟以外步驟之B處理目標數之程序之圖。 第12圖是顯示利用本發明第5實施形態之生產管理方 法，算出隘路步驟之A最低限度處理目標數之程序之圖。 15 第13圖是顯示利用本發明第5實施形態之生產管理方 法，算出隘路步驟之B最低限度處理目標數之程序之圖。

第14圖是顯示利用本發明第5實施形態之生產管理方 法，算出隘路步驟之A處理目標數之程序之圖。 第15圖是說明藉本發明第6實施形態之生產管理方法之 20 圖。 第16圖是說明藉本發明第6實施形態之生產管理方法之 圖。 第17圖是顯示利用本發明第8實施形態之生產管理方 法，依各品種評價處理推進延遲之程序之圖。 46 1294102 第18圖是顯利㈣切㈣9實施形態之生產管理方 法，依各品種評價處理延遲之程序之圖。 第19圖是顯示利用本發明第1〇實施形態之生產管理方 法，評價第1重新審視預測之程序之圖。 5 帛2〇圖是顯示利用本發明第10實施形態之生產管理方 法，評價第2重新審視預測之程序之圖。 f 21 ®是料湘本發” U實施形態之生產管理方 法’算出處理目標數之程序之圖。 、第22圖是顯示利用本發明第u實施形態之生產管理方 10 法’异出處理目標數之程序之圖。 第23圖是顯示利用本發明第U實施形態之生產管理方 法’調整處理目標數之程序之圖。 【主要元件符號說明】

Tk…從步驟Pk起到入庫為止之 前置期

Nk…前置期Tk經過後為止之入 庫預定數之總和 77k···步驟Pk之成品率 Sk…步驟pk之在製品數

Kk…在製品數Sk中之預計完成 數 SKk···通過步驟Pk之在製品中 有助於入庫累積預計完成數 Lk…步驟Pk之處理目標數

Lkmin···步驟Pk之最低限度處 理目標數

Mk…步驟Pk之最大處理能力 SMk…步驟Pk之可處理在製品 數

Tuk…從步驟Pk起到入庫為止 之品種u之前置期

Nuk…前置期Tk經過後為止之 品種u之入庫預定數之總和 7? Uk…步驟Pk之品種U之成品 率 47 1294102

Suk…步驟Pk之品種u之在製品 數

Kuk…在製品數Suk中之預計完 成數 SKuk…通過步驟Pk之品種u之 在製品中有助於入庫累積預計 完成數

Luk…步驟Pk之品種u之處理目 標數

Juk (m)…步驟Pk之品種u之 第m日之處理實績數（處理預測 數）

Yuk (m)…步驟Pk之品種u之 第m日之處理目標數 Duk (h)…步驟Pk之品種u之 第h日之累積推進延遲數（預測 累積推進延遲數）

Dk(g)…步驟Pk之第g日之計 劃遵守率

Wu…品種u之加權 Y…總計劃數（總處理預定數） Y’…總累積計劃數（總累積處 理預定數） D…總累積延遲數

48

Claims (1)

1294102 十、申請專利範圍：

一種生產管理方法，係由多數步驟構成之生產線之生產管 理方法，其特徵在於：

設從接近入庫側起依序為步驟Pn ( n = 1，2,…，k-l，k， …），且利用從作為起點之日起到經過從步驟Pk到前述入 庫為止之前置期Tk後為止之入庫預定數之總和Nk，與已通 過前述步驟Pk之在製品中有助於前述入庫之累積預計完成 數SKk，藉下式求取前述步驟Pk之處理目標數Lk : Lk=Nk-SKk (Nk>SKk) 10 Lk = 0 (Nk^SKk)。 2.如申請專利範圍第1項之生產管理方法，其中前述累積預計 完成數SKk，係利用前述步驟Pk之在製品數Sk、與前述步 驟Pk之成品率7? k，藉下式求得： •^^1, SKk雄猶ΐ)χ… ο 15 3.如申請專利範圍第1或2項之生產管理方法，其中前述處理 目標數Lk係從入庫側之步驟起依序求取。 4. 一種生產管理方法，係由多數步驟構成之生產線之生產管 理方法，其特徵在於： 設從接近入庫側起依序為步驟Pn ( η = 1,2,…，k-1，k, 20 …），且當步驟Pk為隘路步驟或限制步驟時，利用從作為 起點之日起到經過從前述步驟Pk到前述入庫為止之前置期 Tk後為止之入庫預定數之總和Nk，與已通過前述步驟Pk之 49 1294102

10 在製品中有助於前述入庫之累積預計完成數SKk，藉下式求 取前述步驟Pk之最低限度處理目標數Lkmin : Lkmin = Nk- SKk (Nk>SKk) Lkmin =0 (Nk^SKk) 5 又，比較前述最低限度處理目標數Lkmin與前述步驟pk 之最大處理能力Mk，算出前述步驟Pk之剩餘能力， 又，於前述最低限度處理目標數Lkmin追加前述剩餘能 力份，求取前述步驟Pk之處理目標數Lk。 5 ·如申请專利範圍第4項之生產管理方法，更比較前述目標數 Lk、與單位期間内之前述步驟Pk之可處理在製品數8撾]^， 且右如述處理目標數Lk大於前述可處理在製品數 SMk，則修正前述處理目標數^^，並以前述可處理在製品 15 數SMk之值設定為前述處理目標數乙让。 6.如申請專利範圍第4或5項之生產管理方法，係在求得前述 處理目標數Lk後，以步驟？1取代前述步驟pk，並從已取代

20 之月〕财1起依序求得投人側之步驟之處理目標數。 如申請專利範圍第6項之生產管理方法，其中從前述步驟ρι 起投入側之步驟之處理目標數係利时請專利範圍第卜3 項中任-項之生產管理方法求得。 8. 月專利犯圍第6項之生產管理方法，其中當前述生產線 具有多數㈣步驟或限制步料，前述多數祕步驟或限 制步驟之處理目標數係從人庫側依序求得。 如申請專利範 驟Pk之處理目 圍第4或5項之生產管理方法，其中當前述步 標數LkA於步驟ρι之處理目標數U時，則將 50 9. 1294102 前述處理目標數Lk與前述處理目標數L1之差分 (differential)積存在前述步驟P1後之出貨前倉庫。

10 15

20 10. 如申請專利範圍第8項之生產管理方法，其中當前述多數隘 路步驟或限制步驟中，投入側之隘路步驟或限制步驟之處 理目標數大於入庫側之隘路步驟或限制步驟之處理目標數 時，則將前述投入側之隘路步驟或限制步驟之處理目標數 與前述入庫側之隘路步驟或限制步驟之處理目標數之差 分，積存於前述投入側之隘路步驟或限制步驟與前述入庫 側之隘路步驟或限制步驟間之中間倉庫。 11. 如申請專利範圍第9項之生產管理方法，係以使包含倉庫之 前述生產線全體之在製品數、或已將前述生產線多數分割 之每分割單位之在製品數不超過預定之值之方式來進行管 理。 12. —種生產管理方法，係由多數步驟形成且可生產多數品種 之生產線之生產管理方法，其特徵在於： 令從接近入庫側起依序為步驟Pn ( n = 1，2,…，k-l,k， …），且利用從作為起點之日起到經過從步驟Pk到前述入 庫為止之品種u之前置期Tk後為止之前述品種u之入庫預定 數之總和Nuk，與已通過前述步驟Pk之在製品中有助於前述 入庫之前述品種u之累積預計完成數SKuk，藉下式求取前述 步驟Pk之前述品種u之處理目標數Luk : Luk = Nuk-SKuk (Nuk>SKuk) Luk = 0 (Nuk^SKuk)0 13.如申請專利範圍第12項之生產管理方法，其中前述品種u之 51 1294102 前述累積預計完成數SKuk，係利用前述步驟Pk之前述品種u 之在製品數Suk、與前述步驟Pk之前述品種u之成品率77 uk，藉下式求得：

(Suixtjui χ·ηβ(ί -1) χ ^ * κ ψφ

14.如申請專利範圍第12或13項之生產管理方法，係利用從作 為前述步驟Pk之前述起點之日起到第m日之前述品種u之處 理實績數Juk (m)、與前述步驟Pk之前述第m日之前述品種 u之處理目標數Yuk (m)，藉下式求得前述步驟Pk之第h曰 之前述品種u之累積推進延遲數Duk (h): 10

又，依據前述累積推進延遲數Duk (h)，評價前述步驟 Pk之每個品種之處理推進延遲。 15. —種生產管理方法，係由多數步驟形成且可生產多數品種 之生產線之生產管理方法，其特徵在於： 15 設計劃重新審視之起點日為計劃起點之日起第h日，並 進行從前述第h日起到自前述計劃起點之日起第g日為止之 重新審視預測時，設從接近入庫側起依序為步驟Pn (n = 1,2,…，k-l,k,…），且利用從前述步驟Pk之前述第m日之前 述品種u之處理實績數Juk ( m)、與前述步驟Pk之前述第m 曰之前述品種u之處理目標數Yuk (m)，藉下式求取前述步 52 20 1294102 驟Pk之前述第g日之前述品種u之累積推進延遲數Duk(g)

又，依據前述累積推進延遲數Duk (g)，預測將來前述 步驟Pk之每個品種之處理推進延遲。

16.如申請專利範圍第15項之生產管理方法，更利用前述品種u 之加權Wu，藉下式求得前述步驟Pk之前述第g日之t種類之 品種全體之計劃遵守率Dk (g) ·· 、玄勵(戈靡㈣).玄腦r供勸脈補： —(f )篇_Μ-——— ym(VYuk^nyi (在此，MIN (0，α )係取0與α中較小之值，） 10 又，依據前述計劃遵守率Dk (g)，預測將來前述步驟 Pk全體之處理推進延遲。 15 17. —種生產管理方法，係包含組裝多數半製品或零件以製作 製品或半製品之組裝線、與分別製造前述多數半製品或零 件之多數製造線之生產線的生產管理方法，其特徵在於： 設前述組裝線之投入步驟為步驟P0，前述步驟P0前之 倉庫步驟為步驟P1，前述多數之製造線當中之1個製造線A 之出貨步驟為步驟Pa2，以下設前述製造線A之步驟從出貨 側起依序為步驟Pan ( n = 3,4,…，，k,…）， 利用從起點日起，到經過從步驟Pak到前述步驟P1為止 之前置期Tak後為止之前述製造線A之投入預定數之總和Na 53 20 1294102 k，與已通過前述步驟Pak之在製品中有助於前述步驟P1之 出貨之累積預計完成數SKak，藉下式求取前述步驟Pak之處 理目標數Lak : Lak = Nak-SKak (Nak>SKak) 5 Lak=0 (Nak^SKak)。 18.如申請專利範圍第17項之生產管理方法，其中前述累積預 計完成數Skak係利用前述步驟Pk之在製品數Sak、與前述步 驟Pk之成品率7? ak，藉下式求得： 班 y 0酿·:1)χ…X啊:3) 10

19. 如申請專利範圍第12項之生產管理方法，其中當前述步驟 Pk為須花時間於整備之隘路步驟或限制步驟時，於求得每 曰前述品種u之前述處理目標數Luk後，將處理目標前推， 加大可繼續處理之前述品種u之處理批量以減少整備次數。 20. 如申請專利範圍第19項之生產管理方法，更於前述步驟Pk 之前進行中間倉庫步驟或在製品緩衝，並僅將需要前推之 曰數加入前述前置期Tuk，以設定從前述中間倉庫步驟或在 製品緩衝到前述入庫為止之前述品種U之前置期。 21. 如申請專利範圍第20項之生產管理方法，其中從前述中間 倉庫步驟或在製品缓衝到前述入庫為止之前述品種u之前 置期係用以積存在前述步驟Pk之前述品種u之最適當批量 大小之在製品所需要的平均日數或前述平均日數之小數點 以下四捨五入之日數。 54 20 1294102 22. —種工業製品之製造方法，係利用由多數步驟構成之生產 線之工業製品之製造方法，其特徵在於：利用申請專利範 圍第1、4、12、15、17項中任一項之生產管理方法。

55 1294102 七、指定代表圖： (一） 本案指定代表圖為：第（1 )圖。 (二) 本代表圖之元件代表符號簡單說明： Kk…在製品數Sk中之預計完成數 Lk…步驟Pk之處理目標數 Nk…前置期Tk經過後為止之入庫預 定數之總和 Tk…從步驟Pk起到入庫為止之前置期 SKk…通過步驟Pk之在製品中有助於 入庫累積預計完成數

八、本案若有化學式時，請揭示最能顯示發明特徵的化學式：